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🍓 课程推荐：2024 空间计量专题
主讲老师：范巧 (兰州大学)
课程时间：2024 年 10 月 2-4 日 (三天)
课程咨询：王老师 18903405450（微信）
课程特色 · 2024空间计量：
👉 一、从“零基础”到“高水平”的课程设计
兼顾基础知识、主流模型与前沿模型 既考虑软件安装、程序编写以及空间权重矩阵设计等 基础知识 讲授，更强调时空面板地理加权回归模型、贝叶斯空间计量模型、矩阵指数模型、空间计量交互模型与空间面板似不相关回归模型等 前沿模型 的传授。
👉 二、“保姆级”的空间计量代码
编写与校准所有模型的MATLAB代码，简化实操环节 模型的估计与检验等 仅按照提供的Excel数据版式 搜集与整理原始数据，即可一次性出结果并作图。
👉 三、“最多上新” 的内容体系
新增 矩阵指数模型、短面板空间似不相关模型、空间计量交互模型、贝叶斯空间计量模型等 新增 前沿应用案例，包括空间计量与索洛余值法、随机前沿分析与数据包络分析等的互嵌研究，阐释基于空间计量的产业空间结构优化评价方法。 新增 Dagum空间基尼系数、核密度估计、空间马尔科夫链与空间收敛性等内容，阐释现实研究中对空间收敛性的应用“谬误”。
作者：陈卓然 (中山大学)
邮箱：chenzhr25@mail2.sysu.edu.cn
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目录
1. 数据框简介
2. 数据集子集
3. 数据框使用
4. 将统计结果存储在数据框中
5. 将回归结果存储在数据框中
6. 数据框之间的连接
7. 玩转 Links
8. 相关推文
1. 数据框简介
在 Stata16 以后，Stata 开始允许使用数据框。这意味着我们可以将多个数据集存储在 Stata 内存中，并对不同的数据集同时进行处理。对于经常处理单一大型数据的人来说，他们再也不用总是 preserve restore 了，也不用再将无数个数据集合并到一起，这大大提高了数据处理的效率。为了实现上述目的，我们需要学会如何使用数据框，以及如何在不同的数据框之间建立联系。
在正式开始介绍之前，我们先简单了解一下数据框。打开 Stata16 或者更高级的版本，输入以下命令，我们发现当前的数据框是 default。这是因为在没有指定数据框前，Stata 加载的数据都会存储在名为 default 的数据框中。当然我们也可以通过命令 frames rename，来更改数据框的名称。需要注意的是，命令 frames 和 frame 可以相互替换。
. sysuse auto, clear
. frames
(current frame is default)
. frames rename default carUS
. frames
(current frame is carUS)
2. 数据集子集
如果要对 auto.dta 数据集中的几个变量进行分析，我们可以将这几个变量放入到一个新的数据框中。例如，我们需要将变量 make、price、mpg 放入到数据框 mysubset 中，我们可以运行以下代码：
. frames put make price mpg, into (mysubset)
. frames dir
carUS 74 x 12; 1978 automobile data
* mysubset 74 x 3; 1978 automobile data
Note: Frames marked with * contain unsaved data.
. frames
(current frame is carUS)可以看出，我们有两个数据框 carsUS 和 mysubset，当前数据框是 carUS。如果想从数据框 carUS 转换到 mysubset，我们可以使用如下命令：
. frame change mysubset
. frames
(current frame is mysubset)如果想要对数据框 mysubset 进行分析，但不需要转换到该数据框中，我们可以运行如下命令：
. frame mysubset: des2
variable name type format value label variable label
-----------------------------------------------------------------------
make str18 %-18s Make and model
price int %8.0gc Price
mpg int %8.0g Mileage (mpg)
. frame mysubset: summ price
Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
price | 74 6165.257 2949.496 3291 15906当然，我们也可以采用循环的方式对全部变量逐个进行描述性分析，具体命令如下：
. frame mysubset {
. foreach x of varlist _all {
2. summ `x'
3. }
. }
Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
make | 0
Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
price | 74 6165.257 2949.496 3291 15906
Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max
-------------+---------------------------------------------------------
mpg | 74 21.2973 5.785503 12 41这个简单的小例子告诉我们，在对不同数据框进行操作时，基本语法格式为：
frame <framename> {
some stata commands
}
3. 数据框使用
数据框绝不仅仅是用来提取数据子集的，我们也可以用来拷贝原始数据：
. frames copy carUS mycarUS
. frame dir
carUS 74 x 12; 1978 automobile data
mycarUS 74 x 12; 1978 automobile data
* mysubset 74 x 3; 1978 automobile data可以生成一个空数据框，然后加载一些新的数据到这个数据框：
. frames create otherdata
. frames otherdata: sysuse census
(1980 Census data by state)
. frame dir
carUS 74 x 12; 1978 automobile data
mycarUS 74 x 12; 1978 automobile data
* mysubset 74 x 3; 1978 automobile data
otherdata 50 x 13; 1980 Census data by state可以清空数据框：
. * 这两个命令等价
. clear frames
. frames reset
. frame dir
default 0 x 0如果只想清除某一个数据框，只需要输入：
. frames drop mycarUS
4. 将统计结果存储在数据框中
如果将 carUS 中每一个变量的均值和标准差存储在另外一个数据框中，并挑选出数值变量，我们需要进行如下操作：首先创建一个空数据框，并产生相关变量。
. cap frame drop sumstats
. frames create sumstats str15(variable) mean sd然后，我们提取数值型变量，并将其均值和标准差存储在数据框 sumstats 中。
. * pick variables which are numeric
. ds, has(type numeric)
. local mylist `r(varlist)'
. * loop and store information
. foreach x of local mylist {
2. qui summ `x'
3. frame post sumstats ("`x'") (r(mean)) (r(sd))
4. }这里使用到命令 frame post，它的语法格式为：
frames post <framename> (var1) (var2) (var3)在使用 frames post 的时，有两点注意事项：
frame post中添加的变量个数一定不能超过数据框中变量个数；frame post本质上是append命令。这意味着在循环时，如果不及时清除数据框，那么frame post会在同一数据框中添加数据，而不是覆盖原有数据。
5. 将回归结果存储在数据框中
首先，我们导入数据，并估计如下方程：
. frames reset
. lxhuse nlswork, clear
. xtset idcode year
. g age2 = age^2
. g black = (race == 2)
. xtreg ln_w grade age age2 tenure black south接着，我们创建一个新的数据框 results，并生成相关变量。
. cap frame drop results
. frame create results str15(model variable) mean se最后，我们将回归结果存储到数据框 results 中。
. * Random-effects model
. local varlist "grade age age2 tenure black south"
. xtreg ln_w `varlist', re
. foreach x in `varlist' _cons {
1. frame post results ("re") ("`x'") (_b[`x']) (_se[`x'])
2. }
. * Fixed-effects model
. xtreg ln_w `varlist', fe
. foreach x in `varlist' _cons {
2. frame post results ("fe") ("`x'") (_b[`x']) (_se[`x'])
3. }
. * Random-effects model using MLE
. xtreg ln_w `varlist', mle
. foreach x in `varlist' _cons {
2. frame post results ("mle") ("`x'") (_b[`x']) (_se[`x'])
3. }
. frame results: list
+-----------------------------------------+
| model variable mean se |
|-----------------------------------------|
1. | re grade .0733589 .001862 |
2. | re age .0517477 .0026624 |
3. | re age2 -.0006903 .0000441 |
4. | re tenure .025796 .0007288 |
5. | re black -.0354088 .010513 |
|-----------------------------------------|
6. | re south -.106246 .0075266 |
7. | re _cons -.1763739 .0443129 |
8. | fe grade 0 0 |
9. | fe age .052113 .0027815 |
10. | fe age2 -.0006673 .0000461 |
|-----------------------------------------|
11. | fe tenure .0215835 .0007989 |
12. | fe black 0 0 |
13. | fe south -.0697603 .0111167 |
14. | fe _cons .7170634 .0408609 |
15. | mle grade .0733416 .0018278 |
|-----------------------------------------|
16. | mle age .0517524 .0026673 |
17. | mle age2 -.0006914 .0000442 |
18. | mle tenure .0259506 .0007329 |
19. | mle black -.0354719 .0103123 |
20. | mle south -.1070148 .0074688 |
|-----------------------------------------|
21. | mle _cons -.1751722 .0441207 |
+-----------------------------------------+如果我们需要提取出系数、标准差、置信区间的上下界，并放在数据框 indextest 中，我们可以借助回归后矩阵 r(table) 实现。
. xtreg ln_w grade age age2 tenure black south, re
. mat li r(table)
r(table)[9,7]
grade age age2 tenure black south _cons
b .0733589 .05174773 -.00069031 .02579596 -.03540883 -.10624599 -.17637391
se .00186197 .00266236 .0000441 .00072876 .01051301 .00752658 .04431291
z 39.398606 19.436806 -15.653408 35.397072 -3.3680966 -14.116102 -3.9801921
pvalue 0 3.769e-84 3.149e-55 1.89e-274 .00075689 3.023e-45 .00006886
ll .06970951 .04652961 -.00077675 .02436762 -.05601395 -.12099782 -.26322562
ul .07700829 .05696586 -.00060388 .0272243 -.01480371 -.09149416 -.0895222
df . . . . . . .
crit 1.959964 1.959964 1.959964 1.959964 1.959964 1.959964 1.959964
eform 0 0 0 0 0 0 0
. cap frame drop indextest
. frame create indextest str20(variable) mean sd ll ul
. local varlist "grade age age2 tenure black south"
. xtreg ln_w `varlist', re
. local i = 1
. foreach x in `varlist' _cons {
2. frame post indextest ("`x'") (r(table)[1,`i']) (r(table)[2,`i']) (r(table)[5,`i']) (r(table)[6,`i'])
3. local i = `i' + 1
4. }
. frame change indextest
. list
+---------------------------------------------------------+
| variable mean sd ll ul |
|---------------------------------------------------------|
1. | grade .0733589 .001862 .0697095 .0770083 |
2. | age .0517477 .0026624 .0465296 .0569659 |
3. | age2 -.0006903 .0000441 -.0007767 -.0006039 |
4. | tenure .025796 .0007288 .0243676 .0272243 |
5. | black -.0354088 .010513 -.056014 -.0148037 |
|---------------------------------------------------------|
6. | south -.106246 .0075266 -.1209978 -.0914942 |
7. | _cons -.1763739 .0443129 -.2632256 -.0895222 |
+---------------------------------------------------------+
6. 数据框之间的连接
数据框的连接允许我们不用将全部数据合并为一个大文件后再操作，不过 Stata 中数据框的连接暂时还不支持 1:m 型。接下来，我们将以 1:1 型的连接为例进行介绍。我们首先调入 atuo.dta 数据集，生成变量 id。然后将变量 id 存储到数据框 otherdata 中，并生成两个新变量。
. frames reset
. sysuse auto, clear
. gen id = _n
. order id
. frames put id, into (otherdata)
. frames otherdata: gen var1 = rnormal()
. frames otherdata: gen var2 = runiform()
. frame dir
* default 74 x 13; 1978 automobile data
* otherdata 74 x 3; 1978 automobile data现在我们要将 default 和 otherdata 两个数据框按照 id 连接起来，可以使用如下命令：
. frlink 1:1 id, frame(otherdata)
(all observations in frame default matched)
. findname
id price rep78 trunk length displacement foreign
make mpg headroom weight turn gear_ratio otherdata可以发现，我们新生成了一个变量 otherdata，这是 Stata 标识数据框连接的一个变量 (千万不要对这个变量做任何操作)。我们可以使用 frlink describe otherdata 的命令来获得连接的一些基本信息，例如何时创建，如何创建等。我们也可以定义连接的变量名，具体代码如下：
. frlink 1:1 id, frame(otherdata) generate(_link_otherdata)尽管看上去 frlink 和 merge 很像，但是 frlink 还是有很大的优势的。例如 frlink 可以允许使用不同的标识变量名进行连接。具体地，一份数据集中标识变量为 id，另一份数据集中的标识变量为 carid，我们可以通过命令语句 frlink 1:1 id, frame(frame1 carid) 完成合并。
需要注意的是，数据框的连接是单方向的，即数据框 1 连接到数据框 2 并不意味着数据框 2 也连接到数据框 1。此外数据框的连接也不具有传递性，即数据框 1 连接到数据框 2，数据框 2 连接到数据框 3，这并不意味数据框 1 自动连接到数据框 3。
7. 玩转 Links
数据框之间的连接建立之后，我们可以使用 frget 的命令从另一个数据框中获取数据并操作。几个比较典型的命令有：
. * copy the variables as they are
. frget var1 var2, from(_link_otherdata)
. * copy and prefix the variables
. frget var1 var2, from(_link_otherdata) prefix(copy_)
. * generate a new variable
. frget newvar = var1, from(_link_otherdata)我们也可以通过 frval 实现在一部分命令中交互式使用另一个数据框的数据。
. g newvar2 = price/ frval(_link_otherdata, var1)
. regress price mpg if frval(_link_otherdata, var1) < 0.5不过，frval 不能直接用于回归当中，例如 reg price frvar(_link_otherdata, var1)。
8. 相关推文
Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
lianxh frame 数据处理, m
安装最新版lianxh命令：
ssc install lianxh, replace
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